[发明专利]图像标志点识别模型训练方法和装置在审
申请号: | 202111541593.9 | 申请日: | 2021-12-16 |
公开(公告)号: | CN114266948A | 公开(公告)日: | 2022-04-01 |
发明(设计)人: | 牛建伟;杜东峰;蒋亦然;李青锋;宋广瀛;许天民 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学杭州创新研究院 |
主分类号: | G06V10/82 | 分类号: | G06V10/82;G06V10/42;G06V10/26;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 戴尧罡 |
地址: | 310000 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本申请提供一种图像标志点识别模型训练方法和装置,通过获取多张训练图像,而各张训练图像包含多个标记点,各标记点具有原始坐标。针对每张训练图像,基于高斯金字塔结构获得该训练图像的多张不同分辨率的图像块,并获得各图像块对应的特征图。将各特征图导入构建的多层神经网络模型,基于各特征图中的标记点的原始坐标以及模型输出的坐标信息构建的损失函数对模型进行训练,直至损失函数达到收敛时,得到基于多层神经网络模型训练得到的识别模型。本申请通过高斯金字塔结构可得到多张不同分辨率的图像块,使得模型可以学习到不同分辨率的图像的特征信息,进而可以提高后续在应对不同分辨率的图像识别的准确性。 | ||
搜索关键词: | 图像 标志 识别 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】:
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